导读
Baran出品，必属精品！近日，Scripps研究所的Phil S. Baran教授、Yu Kawamata和Rice大学的Hans Renata教授合作，在Science上报道了当结合生物催化C-H氧化和自由基交叉偶联反应时，可大大简化复杂哌啶化合物的合成，节约了成本Dollar。将强大的生物催化碳氢氧化与自由基交叉偶联相结合，直接类似于平面分子的亲电芳香取代和随后的Pd偶联，从而简化了3D分子的合成。这项研究提供了一种可普遍使用的合成复杂架构的策略，对药物化学家和工艺化学家都极具吸引力。文章链接DOI：10.1126/science.adr9368。
正文
吡啶及其苯并环类似物可能是最重要的杂芳族单元，因为它们广泛存在于FDA批准的药物中（图1A）。随着药物发现活动逐渐转向拓扑更复杂的3D空间（增加Fsp3），哌啶正变得越来越受欢迎，如化合物1-5，其中二取代哌啶占目前含哌啶药物的61%。与制备不饱和吡啶类似物不同，此类骨架的模块化合成和精确的立体化学控制极具挑战，严重依赖于羰基和烯烃化学(图1B)。定向进化技术促进的酶促C-H氧化现在是可扩展且位点特异性地将功能团安装到未活化的Csp3-H键上的最有效方法之一。自由基交叉偶联作为一种多功能平台，用于偶联常见的含Csp3的功能团，如酸和醇，类似于使用Suzuki和相关偶联对吡啶进行偶联。图1B所示的二取代哌啶8的理想合成说明了结合这两种策略的潜在威力。原则上，直接获取哌啶如8可以通过两个简单的阶段来实现：廉价10的生物催化C-H氧化，然后对所得的酸和醇功能团进行两次连续的自由基交叉偶联。本文中，作者提出了这一可推广逻辑的概念证明，即通过可扩展的生物催化途径获得大量羟基化哌啶，然后进行模块化自由基交叉偶联。 欢迎下载化学加APP到手机桌面，合成化学产业资源聚合服务平台。
本研究的第一阶段需要可扩展的酶促方法，对对映体纯的2-和3-羧基化哌啶11和10进行位点特异性C-H羟基化。反式-4-脯氨酸羟化酶(trans-P4H)是一种2-酮戊二酸(α-KG)依赖性双加氧酶，对L-脯氨酸具有 C4羟基化活性，在对反应参数进行大量优化后，最终将转化率提高到99%以上。优化条件适用于克级合成，底物浓度高于之前报道的条件(15对 1 mM)。考虑到羟基化结构单元的立体化学模式会对后续功能化的立体化学结果产生重大影响，因此寻求合成顺式-5-羟基-L-Pip13。为此，作者研究了Xenorhabdus doucetiae(XdPH YR)的工程化α-KG依赖性L-哌可酸羟化酶和Codexis开发的脯氨酸-4-羟化酶(P4H810)。前者几乎不将L-哌可酸(L-Pip)转化为所需产物，而后者以区域和立体选择性的方式生成5-羟基化L-Pip13，转化率为80%。随后对反应pH进行了优化，将转化率提高到~100%。所有酶促羟基化反应均以高度非对映选择性的方式进行，生成产物12、13和9，非对映体比(dr) >99:1。
图1. 酶促C-H氧化和自由基偶联相结合简化了功能化饱和杂环化合物的制备
（图片来源：Science）
迄今为止，尚无催化3-羧化哌啶（尼泊西酸，nipecotic acid）羟基化的酶实例。为了填补这一空白，作者筛选了一组用于尼泊西酸反应的酶。初步尝试产生了转化率为90%的反式-4-羟基-D-Nip，其结构通过相关NMR分析和二硝基苯甲酰胺衍生物的X-射线晶体学得到确认。将α-KG的当量从2.5增加到5.0，转化率提高到~100%，这也适用于更高的底物浓度(15 mM)。初步对接研究表明，D-Nip在活性位点表现出与ectoine不同的结合模式，具体依赖于羧酸基序与Gln127、Arg129和Arg280之间的极性相互作用。利用上述构建块，常规Boc保护完成了五个关键哌啶（14-18）的合成，这构成了后续合成探索的基础。
由于掌握了关键羟基化哌啶的强大生物催化途径，因此使用自由基交叉偶联方法探索了其下游模块化功能化。选择了一组2-取代-3羟基哌啶（图3A），之前所采用的主要合成策略是使用手性池策略中间体或手性助剂，通过极性键断开然后闭环来实现1,2-氨基醇片段的非对映选择性合成。在报道的10条路线中，大多数路线都缺乏非对映选择性、路线冗长（7到17步）、低温温度和昂贵的过渡金属。相比之下，羟基哌啶14可以简单地与碘苯进行化学选择性Ni-电催化脱羧交叉偶联，直接得到19（48%的分离产率，单一非对映体）。同样的办法也可用于获取苦马豆素（swainsonine）3，已报道了40多种苦马豆素合成方法，合成步骤从6步到>20步不等（平均约14步）。这些合成中最短的从5-氯戊醛开始，涉及不对称氯化，需要在低温（-35 °C）下反应19天才能得到82%对映体过量的醛24。随后进行炔基锂加成和林德拉还原，得到Z-烯烃25。脱除Boc基团后，必须严格控制当量和NaOH加入烯基氯醇的速率，以避免形成不需要的四氢呋喃副产物；22的二羟基化得到天然产物3。相比之下，本文的方法有五步，使用相同的羟基哌啶14通过高压电催化脱羧烯基化与碘化乙烯20进行反应来制备21。随后的一锅法Appel反应和环化得到相同的中间体22，其可在二羟基化后转化为3，从而避免了实验上耗时的步骤、低温和Pd催化。
图2. 规模化生物催化羟基化的开发
（图片来源：Science）
2,4-二取代哌啶是合成中的重要组成部分，也是许多生物活性分子的核心骨架。图3B说明了如何通过生物催化获得17可以大大减少获得此类分子所需的工作量。从天然产物SS20846 A 4的改进方法中看出，以前的合成需要6到17 步，所有这些步骤都依赖于极性键断开。通过使用基于自由基的Ni电催化脱羧烯基化17与乙烯基溴29直接以高dr（7:1，51%分离产率）获得4，可以实现一种更简单的方法，从而避免自燃试剂、手性助剂和非战略性还原。
LNP023，也称为Iptacopan，是诺华公司开发的一种经FDA批准的药物，药物化学家采用九步路线获得关键中间体38，然后进行手性超临界流体色谱分离和多次FG 和氧化还原操作。相比之下，17与碘芳烃30的Ni电催化交叉偶联，然后进行乙基化，无需保护OH基团，即可在高dr下直接得到中间体32，随后使用两个已知步骤将32转化为33。从药物化学的角度来看，这是很有吸引力的，因为可以在合成结束时通过骨架键形成反应（C-O和C-C）直接检测SAR。
图3. 通过生物催化C-H氧化或自由基偶联串联实现哌啶酸的多样化
（图片来源：Science）
图3C描述了辉瑞公司开发的强效、选择性多巴胺D4受体拮抗剂CP-293019的合成。先前的药物化学路线从2,5-二吡啶甲酯43开始，共计12步才能获得目标分子。本文中，15可以顺利地与甘氨酸甲酯偶联，然后碘代，将相应的烷基碘化物与氧化还原活性酯(RAE)40(48%，1:1 dr)进行非非对映选择性Ni电催化交叉偶联。通过一锅法酰胺还原和亲核芳香取代反应，CP-293019可在七步内获得。该途径避免了手性拆分、差向异构化和使用昂贵的金属催化剂来提供两种非对映异构体系列进行生物评估。
图4. 通过生物催化C-H氧化或自由基偶联序列实现3-哌啶酸的多样化
（图片来源：Science）
3,4-二取代哌啶是药物化学中常见的片段，它们的合成通常需要费力的多步骤过程。如图4所示，8是一种高活性的单胺转运配体。在之前的合成中（图4A），将格氏试剂添加到昂贵的不饱和哌啶6中，然后进行手性拆分和差向异构化，随后需要进行酯还原、氧化、Horner-Wadsworth-Emmons反应和另一次酯还原，通过八步得到目标分子。相比之下，生物催化衍生的对映体纯18可以与47进行双重脱羧交叉偶联(dDCC)，以高dr (>20:1)得到中间体48。随后，48可使用2-氯-3-乙基苯并[d]-噁唑-3-鎓盐(CEBO)或四丁基溴化铵进行原位溴化，然后与49进行高度非对映选择性的Ni-电催化偶联。本文中，与使用化学还原剂相比，转化率更高。同时进行Boc和酯还原，仅需五步即可从10得到目标产物，从而无需手性拆分、自燃试剂和多次氧化还原操作。
复杂手性3,4-二取代哌啶61是一种中间体，用于生产一种强效且选择性的肾素抑制剂，具有进一步临床开发的特性（图4B）。虽然61的合成工艺能以公斤级生产这种化合物，但总体路线完全依赖于极性键断裂和哌啶亚基和芳基侧链的贵金属催化。本文中，二溴苯甲酸55可与环丙胺形成酰胺键，然后进行单选择性Ni-Ag电催化脱羧芳基化以提供芳烃57，然后可通过BH3还原得到苄胺58。哌啶亚基的工艺规模路线从市售的苄基保护的β-酮酯62开始，共经过10步获得目标分子，其中只有三个形成骨架键（C-C和C-N）。而本文中，可以通过18与苄胺58的酰胺偶联和Appel反应生成烷基碘化物，然后在Ni-Ag电催化下与碘吡啶酮60偶联，从而获得相同的产物。在这个五步序列中，其中四个步骤是骨架键形成，贵金属被完全去除。仅基于所用金属的原始成本保守估计的成本节约是巨大的，相差三个数量级。
总结
Phil S. Baran、Yu Kawamata、Hans Renata团队报道了当结合生物催化C-H氧化和自由基交叉偶联反应时，可大大简化复杂哌啶化合物的合成。这项概念验证研究提出并展示了一个模型，其中3D系统上的生物催化C-H氧化和基于自由基的交叉偶联类似于二维中的EAH和极性交叉偶联。这项研究为药物化学家和工艺化学家提供了一种非常有效的方法，可以最大限度地提高合成理想性和快速SAR探索，并最大限度地减少手性拆分步骤、昂贵的手性配体和贵金属催化剂。
文献详情：
Biocatalytic C–H oxidation meets radical cross-coupling: Simplifying complex piperidine synthesis.
Jiayan He, Kenta Yokoi, Breanna Wixted, Benxiang Zhang, Yu Kawamata*, Hans Renata*, Phil S. Baran*.
Science,2024
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr9368
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